Haciendo Mapas con Python

Stephanie Orellana

Pycon Chile 2022

Sobre mi

> Stephanie Orellana (@sporella)

> Ingeniera Agrónoma y Magister en Recursos Naturales

> Científica de Datos

> PyLadies Valparaíso

Mapas :)

Tipos de datos espaciales

Vectoriales

  • .shp (shapefile)
  • .geojson
  • .csv
  • …

Raster

  • .tif
  • .nc (netcdf)
  • .asc (ascii)
  • .hdf
  • …

Tipos de datos espaciales (ejemplos)

Vectoriales

  • Límites administrativos
  • Coordenadas puntuales
  • Caminos
  • Tracks de GPS

Raster

  • Imágenes satelitales
  • Interpolaciones espaciales
  • Modelos climáticos
  • Modelos de elevación digital
  • Imágenes de drones

Paquetes

Vectoriales

> geopandas

Raster

> xarray

> rasterio

Visualización

> matplotlib

> folium

> plotly

> bokeh

> cartopy

Pero, ¿dónde consigo los datos?

  • IDE (Infraestructura de datos espaciales)

  • Webs gubernamentales

  • NASA / COPERNICUS

  • Google Earth Engine

  • Open Street Map

  • Datos de campo (GPS)

Fuentes de Información

En Chile

Mundo

geopandas

import geopandas as gpd

paradas = gpd.read_file("data/paradas_transantiago.json")
paradas.plot();

geopandas + folium

import geopandas as gpd

paradas = gpd.read_file("data/paradas_transantiago.json")
paradas.explore()
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folium plugins

from folium import plugins
from folium.plugins import HeatMap

m = paradas.explore()
paradas['stop_lat'] = paradas['stop_lat'].astype(float)
paradas['stop_lon'] = paradas['stop_lon'].astype(float)

heat_data = [[row['stop_lat'], row['stop_lon']] for index, row in paradas.iterrows()]
heat_data

HeatMap(heat_data).add_to(m)

m

Densidad de puntos

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Bajar datos desde OpenStreetMap

Podemos descargar datos desde Open Street Map con el paquete osmnx

import osmnx as ox


lugar = "Renca, Chile"
tags = {'landuse': True}   

uso_suelo = ox.geometries_from_place(lugar, tags)
uso_suelo.head()
source geometry name nodes landuse operator plant:method plant:output:electricity plant:source power start_date addr:housenumber addr:street denomination ways type man_made
element_type osmid
way 25291350 NaN POLYGON ((-70.73081 -33.40046, -70.73064 -33.4... NaN [275503907, 275503908, 275503909, 275503907] village_green NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26409096 https://generadora.cl/ POLYGON ((-70.69016 -33.41707, -70.69004 -33.4... Central Termoeléctrica Renca [607764617, 621925434, 289338330, 289338012, 2... industrial Generadora Metropolitana combustion 479 MW gas;oil plant 1962 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26409384 NaN POLYGON ((-70.68475 -33.41905, -70.68359 -33.4... NaN [289342010, 289342012, 289342013, 289342014, 2... industrial NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26409392 NaN POLYGON ((-70.68144 -33.41881, -70.67846 -33.4... Megacentro [289342102, 289342103, 289342104, 289342105, 2... industrial NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26409395 NaN POLYGON ((-70.68224 -33.42129, -70.67755 -33.4... NaN [289342141, 289342142, 289342143, 289342144, 2... industrial NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

Y hacer nuestro mapa con explore

Código 
import geopandas as gpd
import osmnx as ox

lugar = "Renca, Chile"
tags = {'landuse': True}   

uso_suelo = ox.geometries_from_place(lugar, tags)
uso_suelo


uso_suelo.explore("landuse", tiles = "CartoDB Positron", tooltip=False, 
                            popup=["landuse"], highlight = True)
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Rasters

from rasterio.crs import CRS
import cartopy
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import rioxarray

r = xr.open_rasterio("data/soil_moisture.tif")
crs_utm = CRS.from_string('EPSG:3857')
r2 = r.rio.reproject(crs_utm)

fig, ax = plt.subplots(dpi = 300, figsize=(4, 4), 
subplot_kw=dict(projection=cartopy.crs.Mercator())) 

r.plot(cbar_kwargs={'label': "Humedad de Suelo [mm]", 
                    "orientation": "horizontal"}, 
                    cmap = "PuBuGn")
plt.title("")
plt.axis('off')
plt.show()

Rasters

Palabras finales

  • ¡Hagan mapas!

  • Mapas son una representación en 2d de un mundo en 3d

  • Sesgos, ética

  • Calidad de los datos